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  <title>前言 &mdash; 简单粗暴TensorFlow 0.3 beta 文档</title>
  

  
  
  
  

  

  
  
    

  

  
  
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            <a href="../index.html" class="icon icon-home"> 简单粗暴TensorFlow
          

          
          </a>

          
            
            
              <div class="version">
                0.3
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              <p class="caption"><span class="caption-text">目录</span></p>
<ul class="current">
<li class="toctree-l1 current"><a class="current reference internal" href="#">前言</a></li>
<li class="toctree-l1"><a class="reference internal" href="installation.html">TensorFlow安装</a></li>
<li class="toctree-l1"><a class="reference internal" href="basic.html">TensorFlow基础</a></li>
<li class="toctree-l1"><a class="reference internal" href="models.html">TensorFlow模型</a></li>
<li class="toctree-l1"><a class="reference internal" href="extended.html">TensorFlow扩展</a></li>
<li class="toctree-l1"><a class="reference internal" href="static.html">附录：静态的TensorFlow</a></li>
</ul>
<p class="caption"><span class="caption-text">Contents</span></p>
<ul>
<li class="toctree-l1"><a class="reference internal" href="../en/preface.html">Preface</a></li>
<li class="toctree-l1"><a class="reference internal" href="../en/installation.html">TensorFlow Installation</a></li>
<li class="toctree-l1"><a class="reference internal" href="../en/basic.html">TensorFlow Basic</a></li>
<li class="toctree-l1"><a class="reference internal" href="../en/models.html">TensorFlow Models</a></li>
<li class="toctree-l1"><a class="reference internal" href="../en/extended.html">TensorFlow Extensions</a></li>
<li class="toctree-l1"><a class="reference internal" href="../en/static.html">Appendix: Static TensorFlow</a></li>
</ul>

            
          
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          <a href="../index.html">简单粗暴TensorFlow</a>
        
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  <ul class="wy-breadcrumbs">
    
      <li><a href="../index.html">Docs</a> &raquo;</li>
        
      <li>前言</li>
    
    
      <li class="wy-breadcrumbs-aside">
        
            
            <a href="../_sources/zh/preface.rst.txt" rel="nofollow"> View page source</a>
          
        
      </li>
    
  </ul>

  
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           <div itemprop="articleBody">
            
  <div class="section" id="id1">
<h1>前言<a class="headerlink" href="#id1" title="永久链接至标题">¶</a></h1>
<p>2018年3月30日，Google在加州山景城举行了第二届TensorFlow Dev Summit开发者峰会，并宣布正式发布TensorFlow 1.8版本。笔者有幸获得Google的资助亲临峰会现场，见证了这一具有里程碑式意义的新版本发布。众多新功能的加入和支持展示了TensorFlow的雄心壮志，同时早在2017年秋就开始测试的Eager Execution（动态图机制）在这一版本中终于正式加入，并成为了入门TensorFlow的官方推荐模式。</p>
<blockquote>
<div><p>The easiest way to get started with TensorFlow is using Eager Execution.</p>
<p class="attribution">&mdash;— <a class="reference external" href="https://www.tensorflow.org/get_started/">https://www.tensorflow.org/get_started/</a></p>
</div></blockquote>
<p>在此之前，TensorFlow所基于的传统Graph Execution的弊端，如入门门槛高、调试困难、灵活性差、无法使用Python原生控制语句等早已被开发者诟病许久。一些新的基于动态图机制的深度学习框架（如PyTorch）也横空出世，并以其易用性和快速开发的特性而占据了一席之地。尤其是在学术研究等需要快速迭代模型的领域，PyTorch等新兴深度学习框架已经成为主流。笔者所在的数十人的机器学习实验室中，竟只有笔者一人“守旧”地使用TensorFlow。然而，直到目前，市面上相关的TensorFlow相关的中文技术书籍及资料仍然基于传统的Graph Execution模式，让不少初学者（尤其是刚学过机器学习课程的大学生）望而却步。由此，在TensorFlow正式支持Eager Execution之际，有必要出现一本全新的技术手册，帮助初学者及需要快速迭代模型的研究者，以一个全新的角度快速入门TensorFlow。</p>
<p>同时，本手册还有第二个任务。市面上与TensorFlow相关的中文技术书籍大部分都以深度学习为主线，而将TensorFlow作为这些深度学习模型的实现方式。这样固然有体系完整的优点，然而对于已经对机器学习或深度学习理论有所了解，希望侧重于学习TensorFlow本身的读者而言，就显得不够友好。同时，虽然TensorFlow有官方的教学文档（<a class="reference external" href="https://tensorflow.google.cn/tutorials">https://tensorflow.google.cn/tutorials</a>），然而在体例上显得逻辑性不足，缺乏一般教学文档从浅入深，层次递进的特性，而更类似于一系列技术文档的罗列。于是，笔者希望编写一本手册，以尽量精简的篇幅展示TensorFlow作为一个计算框架的主要特性，并弥补官方手册的不足，力图能让已经有一定机器学习/深度学习知识及编程能力的读者迅速上手TensorFlow，并在实际编程过程中可以随时查阅并解决实际问题。</p>
<p>本手册的主要特征有：</p>
<ul class="simple">
<li>主要基于TensorFlow最新的Eager Execution（动态图）模式，以便于模型的快速迭代开发。但依然会包含传统的Graph Execution模式，代码上尽可能兼容两者；</li>
<li>定位以教学及工具书为主，编排以TensorFlow的各项概念和功能为核心，力求能够让TensorFlow开发者快速查阅。各章相对独立，不一定需要按顺序阅读。正文中不会出现太多关于深度学习和机器学习的理论介绍，但会提供若干阅读推荐以便初学者掌握相关基础知识；</li>
<li>代码实现均进行仔细推敲，力图简洁高效和表意清晰。模型实现均统一使用 <a class="reference external" href="https://www.tensorflow.org/programmers_guide/eager#build_a_model">TensorFlow官方文档</a> 最新提出的继承 <code class="docutils literal"><span class="pre">tf.keras.Model</span></code> 和 <code class="docutils literal"><span class="pre">tf.keras.layers.Layer</span></code> 的方式（在其他技术文档中鲜少介绍），保证代码的高度可复用性。每个完整项目的代码总行数均不过百行，让读者可以快速理解并举一反三；</li>
<li>注重详略，少即是多，不追求巨细靡遗和面面俱到，不进行大篇幅的细节论述。</li>
</ul>
<p>在整本手册中，带“*”的部分均为选读。</p>
<p>本手册的暂定名称《简单粗暴TensorFlow》是向我的好友兼同学Chris Wu编写的《简单粗暴 <img class="math" src="../_images/math/6f0c4f2f1d6fa0f53d8d4083d8229a70fc659cd3.png" alt="\text{\LaTeX}"/> 》（<a class="reference external" href="https://github.com/wklchris/Note-by-LaTeX">https://github.com/wklchris/Note-by-LaTeX</a>）致敬。该手册清晰精炼，是 <img class="math" src="../_images/math/6f0c4f2f1d6fa0f53d8d4083d8229a70fc659cd3.png" alt="\text{\LaTeX}"/> 领域不可多得的中文资料，也是我在编写这一技术文档时所学习的对象。本手册最初是在我的好友Ji-An Li所组织的深度学习研讨小组中，由我作为预备知识的讲义而编写和使用。好友们的才学卓著与无私分享的品格也是编写此拙作的重要助力。</p>
<p>本手册的英文版由我的好友Zida Jin（1-4章）和Ming（5-6章）翻译，并由Ji-An Li和笔者审校。三位朋友牺牲了自己的大量宝贵时间翻译和校对本手册，同时Ji-An Li亦对本手册的教学内容和代码细节提供了诸多宝贵意见。我谨向好友们为本手册的辛勤付出致以衷心的感谢。</p>
<p>衷心感谢Google中国开发者关系团队和TensorFlow工程团队的成员们对本手册编写所提供的帮助。其中包括开发者关系团队的Luke Cheng在本手册写作全程提供的思路启发和持续鼓励，开发者关系团队的Rui Li, Pryce Mu和TensorFlow社群维护的小伙伴们在本手册宣发及推广上提供的大力支持，以及TensorFlow团队的Tiezhen Wang在本手册工程细节方面提供的诸多建议和补充。</p>
<p>关于本手册的意见和建议，欢迎在 <a class="reference external" href="https://github.com/snowkylin/TensorFlow-cn/issues">https://github.com/snowkylin/TensorFlow-cn/issues</a> 提交。这是一个开源项目，您的宝贵意见将促进本手册的持续更新。</p>
<div class="line-block">
<div class="line"><br /></div>
</div>
<p>Xihan Li（雪麒）</p>
<p>2018年8月于燕园</p>
</div>


           </div>
           <div class="articleComments">
            
           </div>
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    </div>
  

  <hr/>

  <div role="contentinfo">
    <p>
        &copy; Copyright 2018, Xihan Li（雪麒）.

    </p>
  </div>
  Built with <a href="http://sphinx-doc.org/">Sphinx</a> using a <a href="https://github.com/snide/sphinx_rtd_theme">theme</a> provided by <a href="https://readthedocs.org">Read the Docs</a>. 

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